IPD와 MSA, PSP환자를 SPM2를 이용하여 정상인과 환자그룹간 비교를 시행하여 국소 뇌 당대사의 분포에 대한 통계적 뇌 지도를 구현하고, 이 통계적 뇌 지도를 기본 패턴으로 하여 IPD와 APD를 분류하는데 유용하게 활용하고, SPM 방법으로 진단하였을 때의 민감도와 특이도를 알아보고자 한다 $^{18}$ F-FDG PET 영상에서 24명의 Parkinsonism 환자를 신경과 분류에 의해 IPD, MSA, PSP 환자로 구분하여 뇌 신경계질환에 대한 병력이 없는 같은 연령 대 22명의 정상인과 비교하고 환자 그룹 간 비교를 시행하여 SPM 방법과 육안 판독으로 분석하고 대사저하 부위를 통계적 뇌 지도로 구현하여 국소화하였다. 18F-FDG PET에서 IPD로 진단된 8명의 환자를 동일한 PET 표준공간으로 이동하여 정상인과 비교한 결과 전두엽에서 75% (8명중 6명), 두정엽에서 38% (8명중 3명), 측두엽에서 50% (8명중 4명)가 감소한 패턴을 보였고, MSA로 진단된 9명의 환자는 미상핵 보다 조가비핵에서 44% (9명중 4명), 뇌교(pons)에서 56% (9명중 5명)가 감소한 패턴을 보였고 전두엽에서 56% (9명중 5명), 두정엽과 측두엽에서 33% (9명중 3명), 소뇌에서 44% (9명중 4명)가 감소한 패턴을 보였다. PSP에서는 선조체와 전두엽에서 57% (7명중 4명), 측두엽에서 29% (7명중 2명), 두정엽에서 14% (7명중 1명)가 SPM으로 분석한 결과 뇌 당대사가 줄어든 패턴을 보였다. 조가비핵(Z=3.5), 뇌교(Z=3.3) 그리고 소뇌(Z=3.2)에서 IPD보다 MSA에서 감소된 뇌 패턴을 보여 MSA와 IPD를 구별할 수 있는 요인으로 결정할 수 있었고 대상회(Z=2.7), 조가비핵(Z=3.3), 시상(Z=3.9) 그리고 중뇌(Z=2,6)가 IPD 보다 PSP에서 감소된 패턴을 보여 PSP와 IPD를 구별할 수 있는 요인으로 결정할 수 있었다. SPM2를 이용하여 분석한 결과 IPD에서는 민감도 75%, 특이도 100%, MSA에서는 민감도 100%, 특이도 75%, PSP에서 민감도 86%, 특이도 94%로 $^{18}$ F-FDG PET에서 통계적 뇌 지도를 기본 패턴으로 IPD와 APD를 분류하는데 SPM 방법이 유용한 결과를 보였다.
삼차신경계의 일차연접부위에서 구강 및 악안면 영역의 저역치기계자극수용기에서 유래하는 감각정보의 전달 및 처리 기전을 이해하고자, 고양이 콧수염에서 유래하는 들신경섬유를 사용하여 단일축삭 내 기록법에 의해 HRP를 표식한 후, 삼차신경중간핵에서 시편을 제작하고 표식종말에 대한 연속절편을 형성하였다. 총 30개의 표식 신경종말을 대상으로 전자현미경을 이용하여 삼차신경중간핵에서의 신경섬유 종말 및 연접이전축삭종말의 미세구조적 특징, 발현빈도, 연접양식 등을 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 표식종말은 직경 45$\sim$55 ㎚의 균일한 형태의 밝고 둥근 모양의 연접소포를 함유하고 있었으며, 가지돌기와는 연접이후 치밀질이 잘 발달되어 있고, 연접틈새가 크며, 여러 곳에서 넓은 연접구조를 보이는 비대칭연접을, 다형의 연접소포를 함유하는 비표식 축삭종말과는 연접이후 치밀질이 뚜렷하게 발달되지 않으며, 연접면적이 좁은 대칭연접을 형성하였다. 2. 각 표식종말은 인접한 신경구조물들과 최소 1개에서부터 최대 15개까지 신경연접을 형성하여 단위 표식종말 당 평균 4.77$\pm$3.37개의 신경연접이 관찰되었으며, 5개 이상의 신경구조물들과 연접을 형성하는 비교적 복잡한 연접양상이 다수의 표식종말(46.7%, n=14)에서 관찰되었다. 3. 표식종말이 세포체와 직접 연접하는 양상은 관찰되지 않았으며, 가지돌기와는 단위 표식종말 당 1.83$\pm$1.37개의 신경연접을 형성하였다. 가지돌기와 연접을 이루는 표식종말의 대부분(85.0%)은 원위부 가지돌기인 가지돌기체와 연접을 이루었으며(n=47, 1.57$\pm$1.38/1 bouton), 근위부 가지돌기(n=6, 0.20$\pm$0.41/1 bouton)나 가지돌기 가시(n=2, 0.07$\pm$0.25/1 bouton)와 연접을 이루는 경우는 드물었다. 4. 표식종말의 76.7%(n=23)에서 다양한 형태의 연접소포를 함유하는 축삭종말인 p-ending과 축삭사이연접을 형성하였으며 (2.93$\pm$2.36/1 bouton), p-ending이 표식종말 및 이에 연접하는 가지돌기와 동시에 연접을 형성하는 연접세동이도 60.0% (n=18)에서 관찰되었다. 이상의 결과를 종합하여 보았을 때, 고양이 콧수염에서 유래하는 들신경섬유 종말은 삼차신경중간핵에서 특징적인 연접양상을 나타내었으며, 이는 감각정보의 분별, 통각의 정동반응 등 복잡한 감각정보의 처리에 관여하는 삼차신경중간핵의 기능과 밀접한 상관관계가 있는 것으로 사료되며, 향후 신경종말의 미세구조에 대한 정량적인 분석과 연접이전 억제에 관여하는 신경전달물질의 동정 등 생리학적인 기능에 대한 더욱 광범위한 연구가 필요하리라고 사료된다.
목적: 고선량률 강내근접치료와 외부방사선의 병합치료는 자궁경부암의 표준치료법이지만, 최적의 병합 방식 및 선량 분할 스케줄은 아직 정해지지 않고 있다. 부분적으로는 이에 영향을 미치는 인자들의 다양성 및 기존의 문헌들의 방사선 선량에 관한 자세한 정보 부족을 그 이유로 들 수 있다. 이에 본 연구는 고선량률 강내근접치료에 대한 풍부한 경험을 바탕으로 단일기관에서 비교적 균일한 치료를 받은 많은 수의 환자 모집단을 대상으로 이들 다양한 인자들 및 방사선치료에 대한 자세한 분석을 통해서 최적의 방사선치료를 위한 지침을 얻고자 하였다. 대상 및 방법: 1990년부터 1996년까지 연세암센터에서 고선량률 강내근접치료 및 외부방사선치료로 자궁경부암에 대한 근치적 치료를 받은 743명의 환자들을 대상으로 하였으며, 중앙추적관찰 기간은 52개월이었다. FIGO 병기 분포는 IB 198명, IIA 77명, IIB 364명, IIIA 7명, IIIB 89명, IVA 8명이었다. 전골반방사선 선량은 $23.4\~59.4$ Gy (중앙값 45 Gy)의 분포를 보였으며, 진단 시 종양의 크기 및 외부방사선치료에 대한 종양의 반응에 따라서 그 시기를 조절하는 중앙차폐는 495예에서 시행되었으며, 그 시기는 $14.4\~43.2$ Gy (중앙값 36.0 Gy)로 비교적 광범위하고 다양한 분포를 보였다. 강내근접치료와 외부방사선치료의 분할 선량 차이를 극복하기 위해 생물학적 유효선량(Biologically Effective Dose, BED) 개념을 적용하였으며, 종양 및 정상 조직에 대한 $\alpha/\beta$비는 각각 10 및 3으로 하였다. 모든 개별 환자의 직장 전벽 및 방광 흡수선량을 분석하였고, 합병증 및 골반제어율과의 상관 관계를 규명하고자 하였다. 이외에도 방사선치료 스케줄에 영향을 미칠 수 있는 인자들인 총 치료기간, 강내근접치료의 분할 선량 크기, 주치의의 선호도에 따른 치료 스케줄 차이 등도 함께 고려하여 분석하였다. 결과: 전체 환자에서 RTOG Grade 1-4독성 발생률은 $33.1\%$였다. 전체 환자의 5년 골반제어율은 $83\%$로 분석되었다. 중앙차폐이전 외부방사선선량과 강내근접치료의 합산 BED값(=MD-BED $Gy_{\alpha/\beta}$은 $\alpha/\beta$=10인 경우 $62.0\~121.9\;Gy_{10}$ (중앙값: $93.0\;Gy_{10}$)의 분포를, ${\alpha/\beta}=3$인 경우 $93.6\~187.3\;Gy_3$ (중앙값=$137.6\;Gy_3$ )의 분포를 보였다. MD-BED $Gy_3$는 직장합병증 발생과의 관계는 통계적으로 유의하였고, 방광합병증과는 유의하지 않았다. 직장합병증과의 연관성은 MD-BED $Gy_3$보다 개별 환자의 직장전벽 총 선량 BED값인 R-BED $Gy_3$가 훨씬 더 높았다. 요도카테터 풍선의 후방지점이 대변하는 방광의 총 선량 BED값인 V-BED $Gy_3$도 방광합병증과 경향성 테스트에서 통계적 유의성을 보였다. 하지만, 어떠한 방사선선량도 골반제어율과 의미 있는 상관관계를 보이지 않았다. 본 기관에서 주치의의 선호도에 따라 강내근접치료가 외부방사선치료의 중간에 시행되는 형태인 샌드위치기법과 외부방사선치료 후반부에 시행되는 순차적 기법으로 구분하였을 때, 두 방식간 치료성적 및 합병증의 차이는 없었다. 총 치료기간에 대한 분석에서는 치료기간이 길어질수록 재발 위험이 커지는 경향을 보였으나, 나이 및 병기, 종양의 크기, MD-BED $Gy_{10}$ 등의 예후 인자를 보정한 다변량분석에서는 치료기간이 100일 이상인 경우에만 통계적으로 유의하게 증가하였다. 강내근접치료 분할선량 크기인 3 Gy와 5 Gy 사이에 골반제어율 및 합병증의 차이는 없었다. 결론: 자궁경부암의 최적방사선치료 스케줄에 대한 지침을 세우기 어렵게 만드는 가장 중요한 이유는 강내근접치료가 갖는 선량분포 특성에서 기인하는 방사선선량-골반제어율 상관 관계의 부재 및 개별 종양의 방사선에 대한 반응 속도가 환자마다 크게 다를 수 있다는 점이다. 따라서 전체적인 원칙과 함께 개인화된 맞춤치료가 필요하다. 치료 지침에 영향을 미칠 수 있는 요소들의 복합적인 고려도 중요하다고 할 수 있겠다. 합병증 발생이 우려되는 경우 생물학적 유효선량을 낮추기 위해 적절한 조기 중앙차폐 및 강내근접치료의 분할선량 크기 감소를 고려해볼 수 있다.
인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.
오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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